論文の概要: Feature-Adaptive and Data-Scalable In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10738v2
• Date: Mon, 3 Jun 2024 06:42:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 14:39:00.595020
• Title: Feature-Adaptive and Data-Scalable In-Context Learning
• Title（参考訳）: 特徴適応型・データスケーラブルなインコンテキスト学習
• Authors: Jiahao Li, Quan Wang, Licheng Zhang, Guoqing Jin, Zhendong Mao,
• Abstract要約: FADS-ICLは、機能適応型でデータスケーリング可能なコンテキスト内学習フレームワークである。 タスク適応機能を活用して、下流タスクの推論を促進することができる。 FADS-ICLは従来の最先端の手法を一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.01997148676005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In-context learning (ICL), which promotes inference with several demonstrations, has become a widespread paradigm to stimulate LLM capabilities for downstream tasks. Due to context length constraints, it cannot be further improved in spite of more training data, and general features directly from LLMs in ICL are not adaptive to the specific downstream task. In this paper, we propose a feature-adaptive and data-scalable in-context learning framework (FADS-ICL), which can leverage task-adaptive features to promote inference on the downstream task, with the supervision of beyond-context samples. Specifically, it first extracts general features of beyond-context samples via the LLM with ICL input form one by one, and introduces a task-specific modulator to perform feature refinement and prediction after fitting a specific downstream task. We conduct extensive experiments on FADS-ICL under varying data settings (4$\sim$128 shots) and LLM scale (0.8$\sim$70B) settings. Experimental results show that FADS-ICL consistently outperforms previous state-of-the-art methods by a significant margin under all settings, verifying the effectiveness and superiority of FADS-ICL. For example, under the 1.5B and 32 shots setting, FADS-ICL can achieve \textbf{+14.3} average accuracy from feature adaptation over vanilla ICL on 10 datasets, with \textbf{+6.2} average accuracy over the previous state-of-the-art method, and the performance can further improve with increasing training data. Code and data are publicly available at \url{https://github.com/jiahaozhenbang/FADS-ICL}.
• Abstract（参考訳）: いくつかのデモンストレーションで推論を促進するインコンテキスト学習(ICL)は、下流タスクのLLM能力を刺激する広範なパラダイムとなっている。 文脈長制約のため、より多くのトレーニングデータにもかかわらず、さらに改善することはできず、ICLのLLMから直接の一般的な機能は、特定の下流タスクに適応しない。 本稿では,タスク適応型機能を活用して下流タスクの推論を促進する,機能適応型データスケーリング型インコンテキスト学習フレームワーク(FADS-ICL)を提案する。 具体的には、まずILC入力形式を1つずつ導入し、特定の下流タスクに適合した後に特徴改善と予測を行うタスク固有変調器を導入する。 FADS-ICLの様々なデータ設定 (4$\sim$128 ショット) と LLM スケール (0.8$\sim$70B) で広範な実験を行う。 実験結果から, FADS-ICLは, 従来の最先端手法よりも, 全設定で有意差を保ち, FADS-ICLの有効性と優位性を検証した。 例えば、1.5Bと32ショット設定の下では、FADS-ICLは10データセット上のバニラICLに対する特徴適応から、以前の最先端法よりも平均精度で、さらにトレーニングデータを増やして、パフォーマンスを向上させることができる。 コードとデータは \url{https://github.com/jiahaozhenbang/FADS-ICL} で公開されている。

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